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Apache Spark mit Scala: Erstellung und Analyse von Stammdaten
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Dozent: EDUCBA

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
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Was Sie lernen werden

  • Anwendung der Scala-Grundlagen, einschließlich Variablen, Funktionen und fortgeschrittener Konzepte.

  • Implementieren Sie Spark RDD-Operationen, Streaming und fehlertolerante Pipelines.

  • Erstellung von Big Data-Lösungen in Echtzeit durch Integration von Spark mit externen Systemen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Systemintegration
  • Kategorie: Objektorientierte Programmierung (OOP)
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Datenstrukturen
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Apache Hadoop
  • Kategorie: Skalierbarkeit
  • Kategorie: Daten in Echtzeit
  • Kategorie: Apache Maven
  • Kategorie: Scala Programmierung

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

August 2025

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8 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Spark und Python für Big Data mit PySpark
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 2 Module

Dieses Modul führt die Lernenden in die Grundlagen von Apache Spark und der Programmiersprache Scala ein und stattet sie mit dem grundlegenden Wissen aus, um Big Data-Anwendungen zu erstellen und zu verwalten. Das Modul beginnt mit einem Überblick über die Architektur von Spark, den Ablauf und die Integration mit YARN und geht dann zu den Grundlagen von Scala über, wobei Variablen, Funktionen, Schleifen und Sammlungen behandelt werden. Anschließend werden wichtige Scala-Konzepte wie abstrakte Klassen, Traits, Behandlung von Ausnahmen und Zugriffsmodifikatoren behandelt. Am Ende dieses Moduls werden die Lernenden in der Lage sein, Scala-Programmierkonstrukte in Spark-Umgebungen sicher anzuwenden, um Daten effizient zu verarbeiten und zu analysieren.

Das ist alles enthalten

24 Videos4 Aufgaben

Dieses Modul befasst sich mit den fortgeschrittenen Merkmalen von Apache Spark, wobei der Schwerpunkt auf RDDs (Resilient Distributed Datasets), Spark Streaming und der Integration von Echtzeitanwendungen liegt. Die Lernenden verstehen, wie sie Transformationen und Aktionen auf RDDs durchführen, Live-Streaming-Daten verarbeiten und Checkpointing für Fehlertoleranz implementieren können. Das Modul behandelt auch die Integration mit externen Systemen wie Twitter, die Projekteinrichtung mit Maven und Scala und erklärt die Unterschiede zwischen Hadoop 1.x und 2.x für die Spark-Kompatibilität. Nach Abschluss dieses Moduls sind die Lernenden in der Lage, skalierbare, fehlertolerante Big Data-Anwendungen in Echtzeit mit Spark und Scala zu erstellen.

Das ist alles enthalten

18 Videos4 Aufgaben

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